【主题建模】一种基于深度学习的主题建模方法：BERTopic（实战篇）

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分类专栏： # 主题建模 文章标签： 自然语言处理 主题建模 BERTopic SBERT 文本挖掘
于 2023-02-10 16:05:40 首次发布
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本文介绍了一种基于深度学习的主题建模方法BERTopic，详细阐述了加载数据、预处理、使用BERTopic建模的过程，包括嵌入、降维、聚类等步骤，并提到了可视化结果和评估方法。BERTopic利用了BERT的语义信息，提供多样化的主题表示，并支持多种可视化工具，如条形图、文档可视化和主题热图。

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本系列包含：

主题建模：BERTopic（实战篇）

BERTopic 是基于深度学习的一种主题建模方法。 2018 2018 2018 年底， D e v l i n   e t   a l . Devlin\ et\ al. De</

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【主题建模】一种基于深度学习的主题建模方法：BERTopic（理论篇）
Code · Cloud · Think · Repeat
02-07 8913
在我的博客中已经写了很多关于主题建模的内容，当你准备了解 BERTopic 时，默认你已经知道了 LSA、pLSA、NFM、LDA 等传统的主题建模方法。关于主题建模的前置知识我在这里不做赘述，感兴趣的同学可以看看我前几篇博客。学习 BERTopic 需要一定的机器学习基础，让我们一起开始吧！
自然语言处理之话题建模：BERTopic：词嵌入与语义表示
zhubeibei168的博客
09-21 1060
语义表示是NLP中用于捕捉文本深层含义的技术。它超越了词嵌入，能够处理短语、句子甚至文档的语义。语义表示模型如BERT、RoBERTa和BERTopic，利用深度学习技术，尤其是Transformer架构，来生成更复杂的文本表示。这些模型在大规模语料库上预训练，能够理解上下文依赖和词汇的多义性，从而提供更准确的语义表示。
主题分析利器BERTopic详解与实战应用指南（附中文案例）
最新发布
m0_64336780的博客
06-30 1万+
《BERTopic：基于深度学习的现代主题建模方法》摘要 BERTopic是一种结合Transformer预训练模型与无监督聚类算法的现代主题建模方法，解决了传统LDA模型在语义理解、短文本处理等方面的局限性。其核心流程包括：1）使用Sentence-BERT生成语义向量；2）通过UMAP降维；3）采用HDBSCAN聚类；4）利用c-TF-IDF抽取主题关键词。相比LDA，BERTopic具有更好的语义理解能力、短文本处理效果和主题一致性。实战案例展示了中文新闻主题建模全过程，包括分词、模型构建、训练及6种
BERTopic：利用BERT和c-TF-IDF创建易于解释的主题
02-03
伯特比 BERTopic是一种利用主题建模技术 :hugging_face: 转换程序和c-TF-IDF创建密集的群集，使主题易于理解，同时在主题描述中保留重要字词。 它甚至支持类似于LDAvis的可视化！ 相应的媒体帖子可以在找到。 安装 可以使用完成安装： pip install bertopic 要使用可视化选项，请按照以下步骤安装BERTopic： pip install bertopic[visualization] 安装错误推荐使用PyTorch 1.4.0或更高版本。 如果安装出现错误，请首先安装pytorch。 入门 要详细了解BERTopic的功能，您可以在查看完整的文档也可以Google Colab笔记本。 快速开始 我们首先从著名的20个新闻组数据集中提取主题，该数据组由英文文档组成： from bertopic import BERTopic from sklearn . datasets import fetch_20newsgroups docs = fetch_20newsgroups ( subset = 'all' , remove
【重磅】NLP实战之BERTopic主题模型分析（pycharm版）
m0_65609016的博客
03-22 1万+
之前写了一篇NLP实战之BERTopic主题模型分析，由于没有说明是在jupyter notebook中的运行的，所以很多小伙伴去pycharm中运行，没有结果也没有可视化的图片。这篇博客将完美解决！
主题模型--BERTopic python解析
Andy_shenzl的博客
10-24 1万+
BERTopic是基于BERT词向量进行主题建模技术，它利用 Transformer 和 c-TF-IDF 来创建密集的集群（分类），允许轻松解释主题，同时在主题描述中保留重要词。主题模型（Topic Model）是自然语言处理中的一种常用模型，是一种无监督学习方法，它用于从大量文档中自动提取主题信息。分词可以实现处理好再进行建模，也可以定义好分词的方法在建模时传入，一般建议先分词在建模，这样可以打印中间分词结果进行检查。主题模型的核心思想是，每篇文档都可以看作是多个主题的混合，而每个主题则由一组词构成。
BERTopic实践手记
m0_73085867的博客
01-18 4224
句向量嵌入模型下载到本地。前提：由于国内很难登上Huggingface下载数据集和模型，需要提前将用到的“”数据集和SentenceTransformer的“
Bertopic主题模型原理详解
weixin_52185313的博客
05-27 1万+
Bertopic原理详解 – 潘登同学的NLP笔记 文章目录Bertopic原理详解 -- 潘登同学的NLP笔记Bertopic主题建模Nearest-Neighbor-Descent (构建K近邻图)算法详解理论推导算法步骤UMAP降维算法原理学习高维空间中的流形结构寻找最近的邻居UMAP的高维表示UMAP的低维表示构造Loss使得高维表示与低维表示相近总结UMAP算法TF-IDF算法TF是词频IDF是逆向文件频率TF-IDF实际上是：TF * IDFSklearn实现TF-IDF算法CountVecto
自然语言处理之话题建模：BERTopic：话题模型评估与优化
zhubeibei168的博客
09-21 1932
BERTopic是一种基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的先进话题建模技术。它结合了BERT的语义理解能力和非参数聚类算法，如HDBSCAN（Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise），来生成高质量的话题模型。
BERTopic
yaohaishen的专栏
07-13 6216
BERTopic 方法的步骤如下：首先使用预训练模型计算 document embeddings (比如常用的 Sentence-BERT 等)因为 document embeddings 维度很高，在嵌入空间中就非常稀疏，不容易进行聚类，所以需要先进行降维，比如 PCA 或者 t-SNE 等方法，这里用的是 UMAP[4]基于层次和密度进行聚类，这里用的是典型的 HDBSCAN[5] 算法划重点：使用 class-based TF-IDF 变体提取每个簇的主题词因为上文所说的这个 gap 产生的原因，本质
基于Bert的文本聚类工具：BERTopic
yanqianglifei的专栏
02-21 7142
【干货推荐] 基于Bert的聚类工具：BERTopic 【简介】：BERTopic是一种主题建模技术，它利用????变换器和c-TF-IDF创建聚类簇，使主题易于理解，同时在主题描述中保留重要的单词。 同时可以支持类似于LDAvis的可视化。 【快速上手】 安装pip install bertopic[visualization] from bertopic import BERTopic from s...
动态TopicModel BERTopic 中文 长文本 SentenceTransformer BERT 均值特征向量 整体特征分词关键词
BigYouYou
12-01 5959
为了解决这些问题，学界提出了DTM、ETM、DETM、BERTopic等方法，其中是近年提出的热度很高的方法，它主要思路是寻找文本整体的BERT特征向量，然后对各文本特征在样本空间中做聚类，找到Topic，然后基于TF-IDF模型寻找每个Topic的关键词，最后寻找Topic在每个时间段的关键词表示。
BERTopic模型入门教程（附代码+参数调节）
m0_52069102的博客
03-03 6900
BERTopic 是一种用于从文本数据中提取主题模型的新型方法。通过结合 BERT嵌入和传统的主题模型来生成语义丰富的主题。传统的主题模型(如LDA)主要依赖于词频矩阵，而 BERTopic 通过预训练语言模型生成高维语义嵌入来捕捉词语间的复杂关系，因此可以更好地处理上下文信息。BERTopic模型可以看作是创建其主题表示的一系列步骤。核心原理如下：就本质而言，BERTopic就是一个拼装框架，可以把每部分都替换成其他模型，只要完成任务即可。
BERT Topic推荐-AMiner
AI_Conf的博客
11-26 966
AMiner平台（https://www.aminer.cn）由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数据和实验平台。 必读论文：https://www.aminer.cn/topic BERT全称是Bidire.
BERTopic：NLP主题模型的未来！
夕小瑶科技说
07-08 9200
文| ZenMoore编| 小轶以前我一直以为，主题建模(提取文档的主题词)这种机器学习时代就开始研究的基础工具，现在肯定已经到头了，虽然...有时效果可能不是那么让人满意。但突然看到一则推文：“彻底疯了！不需要预先清洗数据，就能够快速拿到质量难以置信的主题！” “NLP 主题模型的未来！”好家伙！让人又爱又恨又离不开的主题模型，终于要升华了吗？！！看了论文之后，恍然大悟...
BERTopic主题聚类模型的认识(自用)
qq_64296768的博客
02-09 2478
本文探讨了基于BERTopic的主题建模技术及其多种实现方式。BERTopic结合了BERT嵌入和聚类算法，能够高效提取文本数据的主题。通过使用不同的嵌入模型（如SentenceTransformer、OpenAI模型）和调整降维（UMAP）及聚类（HDBSCAN）参数，可以灵活优化主题建模效果。此外，还介绍了利用TF-IDF向量进行主题建模的方法，以及如何通过自定义降维模型实现无降维的主题提取。这些方法为文本分析提供了多样化的工具，有助于深入挖掘文本数据的内在结构和主题信息。
NLP实战之BERTopic主题分析
热门推荐
m0_65609016的博客
10-21 3万+
BERTopic是一种结合了预训练模型BERT和主题建模的强大工具。它允许我们将大规模文本数据集中的文档映射到主题空间，并自动识别潜在的主题。它背后的核心思想是通过BERT模型来捕获文档的语义信息，并然后使用主题建模技术来对这些语义信息进行聚类，从而得出主题。对于大部分小伙伴而言，知道如何去使用BERTopic模型进行主题分析就足够了。所以BERTopic原理就不做过多解释了，感兴趣的小伙伴可以自己去了解一下。BERTopic是一种强大的主题分析工具，它能够自动识别文本数据中的主题，而无需预先定义主题数。
BERTopic：结合BERT和c-TF-IDF的高效主题建模
BERTopic是一种创新的主题建模技术，它结合了深度学习中的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型与c-TF-IDF（class-based Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法来生成...
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